一种新的分裂层次聚类SVM 多值分类器
提出一种分裂层次聚类SVM 分类树分类方法. 该方法通过融合模糊聚类技术和支持向量机算法, 利用分裂 的层次聚类策略, 有选择地重新构造学习样本集和SVM 子分类器, 得到了一种树形多值分类器. 研究结果表明, 对 于k 类别模式识别问题, 该方法只需构造k - 1 个SVM 子分类器, 克服了SVM 子分类器过多以及存在不可区分区 域的缺点, 具有良好的分类性能. 实验结果验证了该方法的优越性.
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